人脑网络的拓扑数据分析通过排序统计方法
摘要：理解人脑网络在整个人群中的普遍拓扑特征对于理解脑功能至关重要。将人类连接图抽象为一个图形已成为洞察脑网络拓扑特性的关键所在。在考虑异质性和随机性的情况下，发展群体水平上的脑网络统计推断程序仍然是一项困难的任务。在本研究中，我们基于持久同调理论和顺序统计量，建立了一个稳健的统计框架来分析脑网络。顺序统计量的使用极大地简化了持久条码的计算过程。我们通过全面的模拟研究验证了所提出的方法，并随后应用于静息状态功能磁共振图像。我们发现男性和女性脑网络之间存在显著的拓扑差异。
作者：Soumya Das, D. Vijay Anand, Moo K. Chung
论文ID：2204.02527
分类：Quantitative Methods
分类简称：q-bio.QM
提交时间：2023-04-26